Python Pandas删除数据代码示例 - 超详细教程

Python Pandas删除数据终极指南：轻松掌握drop()方法

想要从Pandas DataFrame中删除数据？drop()方法是你的最佳选择！本教程将为你提供清晰易懂的代码示例，涵盖各种删除数据的场景，助你轻松掌握数据处理技巧。

1. 删除指定行

想要删除特定行？使用index参数并传入要删除的行标签列表即可：pythondf.drop(index=['row1', 'row2'], inplace=True)

代码解析:

• df.drop(): 调用drop()方法删除数据。* index=['row1', 'row2']: 指定要删除的行标签。* inplace=True: 直接修改原DataFrame，无需创建新的DataFrame。

2. 删除指定列

删除列与删除行类似，使用columns参数并传入要删除的列标签列表：pythondf.drop(columns=['col1', 'col2'], inplace=True)

代码解析:

• columns=['col1', 'col2']: 指定要删除的列标签。

3. 删除满足条件的行

想要删除符合特定条件的行？使用布尔索引即可：pythondf = df[df['column'] != 'value']

代码解析:

• df['column'] != 'value': 创建一个布尔Series，满足条件的行值为True。* df[布尔Series]: 选择布尔Series中值为True的行，构成新的DataFrame。

4. 删除重复行

使用drop_duplicates()方法可以轻松删除DataFrame中的重复行：pythondf.drop_duplicates(inplace=True)

代码解析:

• drop_duplicates(): 删除所有重复行。

5. 删除缺失值 (NaN)

dropna()方法可以删除包含缺失值的行或列：pythondf.dropna(inplace=True) # 删除含有NaN的行df.dropna(axis=1, inplace=True) # 删除含有NaN的列

代码解析:

• dropna(): 删除包含NaN的行。* axis=1: 指定按列删除，axis=0则按行删除 (默认)。

小贴士:

• 以上所有代码示例中的inplace=True参数表示直接修改原DataFrame。如果不想修改原DataFrame，可以省略该参数，drop()方法会返回一个新的DataFrame。

通过学习本教程，你已经掌握了使用Python Pandas drop()方法删除数据的各种技巧。请根据实际需求选择合适的方法，轻松处理数据！